CN107831144A - 基于压缩感知时间关联成像的滤光片透过率检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于压缩感知时间关联成像的滤光片透过率检测方法，具体步骤为：步骤(1)调制：混沌系统根据设置参数，对光源进行调制，生成混沌光；步骤(2)采集：调制生成的混沌光分为两部分，一部分在包含滤光片的测试臂对旋转的渐变式滤光片进行采集，生成的能量被慢速、无时间分辨率的光电二极管记录；另一部分在不包含滤光片的参考臂，由快速光电二极管记录混沌光序列；步骤(3)计算：将快速光电二极管记录的混沌光序列和慢速二极管记录的能量值进行压缩感知计算，得到的信息就是渐变式滤光片的透过率。该方法解决了传统的滤光片检测技术转动色轮，逐点测量耗费时间长的问题，同时精简了实验设施，提高了检测效率。
Description
技术领域
本发明涉及一种滤光片透过率检测技术，具体涉及一种基于压缩感知时间关联成像的渐变式圆周滤光片透过率检测方法。
背景技术
滤光片是用来选取所需要辐射波段和对光强进行衰减的光学器件，因此精确快速地检测出滤光片的透过率是十分重要的。但现有的滤过片透过率检测装置，大多数是通过转动色轮，进行逐点检测滤光片的透过率，效率低，耗费时间长。关联成像不同于传统成像方案，实现了成像探测和物体的分离，可以避免了因携带物体信息的光场受到扰乱而不可获得清晰物像的问题。同时它可以使用具有随机强度波动的非相干光源检测时间物体，即可以重构出具有时间性质的信号或物体。当圆周式滤光片匀速转动，以一固定点观测滤光片的透过率是随时间变化的，符合时间关联成像中时间物体的概念。为实现利用时间关联成像检测圆周式滤光片的圆周透过率提供了可能。
发明内容
本发明的目的在于，提供了一种基于压缩感知时间关联成像的渐变式圆周滤光片透过率检测方法，以克服现有的滤光片透过率检测技术逐点测量，耗费时间长的问题，同时简化了检测设备。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：
一种基于压缩感知时间关联成像的滤光片透过率检测方法，具体包括如下步骤：
步骤(1)调制：混沌系统根据设置参数，对光源进行调制，生成混沌光；
步骤(2)采集：调制生成的混沌光分为两部分，一部分在包含滤光片的测试臂对旋转的渐变式滤光片进行采集，生成的能量被慢速、无时间分辨率的光电二极管记录；另一部分在不包含滤光片的参考臂，由快速光电二极管记录混沌光序列；
步骤(3)计算：将快速光电二极管记录的混沌光序列和慢速二极管记录的能量值进行压缩感知计算，得到的信息就是渐变式滤光片的透过率。
进一步，采用时间关联成像测量滤光片透过率，滤光片旋转一圈测量一次滤光片圆周的透过率，经过多次测量，即滤光片旋转多次完成测量。
进一步，步骤(1)中，采用Logistic混沌模型，生成混沌光序列见式(1)
xn+1＝μxn(1-xn) (1)
其中xn为迭代起始值，且xn∈[0,1]；μ为系统参数，且μ∈[0,4]。
进一步，步骤(2)中，在测试臂的光源对滤光片T(f(t))进行采集，滤光片以极快的速度旋转，实现不同时间滤光片的透过率不同，符合时间关联成像中时间信号的概念，透过的光被慢速、无时间分辨率的光电二极管收集，生成的能量值记为Di(i＝1,2…n)，所述能量值参见式(2)
Di＝∫dtIi(t)T(f(t))(i＝1,2…n) (2)
滤光片旋转一周，混沌光对滤光片圆周透过率进行采集，完成一次采样，其中f(t)表示滤光片某一区域的透过率，Ii(t)代表某一时刻的混沌光强值，T(f(t))代表混沌光照射时的滤光片的透过率。
进一步，步骤(3)中，采用压缩感知计算滤光片透过率，主要是滤光片的透过率具有连续稀疏性，采用L1范数法的压缩感知算法能够实现在低采样率下计算得到精确的滤光片透过率，即将快速光电二极管记录的混沌光序列Ii(t)(i＝1,2…n)和慢速二极管记录的能量值Di(i＝1,2…n)进行压缩感知计算，结果即为滤光片的透过率，所述计算方法参见式(3),
式中Tcs代表计算得到的滤光片的透过率，N代表采集次数，L1为压缩感知算法中的L1范数法。
本发明的有益效果：
本发明采用时间关联成像检测滤光片透过率，一方面采用具有时间分辨率的混沌光测量空间分辨率的滤光片，时间分辨率越高，检测得到的滤光片的精度也就越高。另一放面相比较现有的利用转动色轮，逐点测量的测量方式，本发明采用通过旋转滤光片，实现旋转一圈测量一次滤光片圆周透过率的方式，达到快速测量滤光片透过率的目的，大大减少了测量所需要的时间。同时也精简了实验设备，提高了检测效率。
本发明能够在采集信号远低于Nyquist的采样定理要求的采样次数下，实现滤光片的精确测量，且滤光片的透过率的连续性稀疏性的特性，符合压缩感知算法的运用，实现在低采样次数下的精确测量。
附图说明
图1为本发明的基于压缩感知时间关联成像的滤光片透过率检测方法的流程图；图2为本发明的基于压缩感知时间关联成像的滤光片透过率检测方法的原理图。
具体实施方法
以下结合具体实例，对本发明作进一步说明。应理解，以下实施例仅用于说明本发明而非用于限定本发明的范围。
如图1，2所示，一种基于压缩感知时间关联成像的渐变式圆周滤光片透过率检测方法，其步骤为：
(1)调制：混沌系统1根据设置参数，对光源2进行调制，生成混沌光。混沌系统1对光源2进行调制，生成具有时间分辨率的混沌光测量具有空间分辨率的滤光片3的透过率。混沌光的时间分辨率越高，即滤光片旋转一周的采样点越多。采样点越多，滤光片的测量精度越高，得到的滤光片的透过率的精度也就越高。对应到空间分辨率，时间分辨率越高，滤光片转过的弧度也就越小(弧度＝时间*转速)，检测的滤光片透过率的精度也就越高。这里采用的是Logistic混沌模型：
xn+1＝μxn(1-xn) (1)
xn为迭代起始值，且xn∈[0,1]，这里设置x1＝0.1；μ为系统参数，且μ∈[0,4]，当数值为4时，光的混沌性最强，这里设置μ＝3.8。光源、滤光片和探测器处于同一水平位置，光源照射到滤光片的位置固定，照射面积可以在允许的范围内足够小，一方面减少面积过大造成的能量损失，另一方面提高检测滤光片透过率的精度。
(2)采集：调制生成的混沌光分为两部分，一部分在测试臂(包含滤光片的臂)对旋转的渐变式滤光片进行采集，生成的能量被慢速、无时间分辨率的光电二极管4记录。混沌光本身是光强值成混沌状态，它透过滤光片的能量受到滤光片透过率的影响。
生成的混沌光序列Ii(t)(i＝1,2…n)分为两部分，一部分是在参考臂(不包含滤光片)，一部分是在测试臂(包含滤光片)。在测试臂的光源对滤光片T(f(t))(f(t)表示滤光片某一区域的透过率)进行采集(滤光片以极快的速度旋转，实现了不同时间滤光片的透过率不同，符合时间关联成像中时间信号的概念)，透过的光被慢速、无时间分辨率的光电二极管4收集，生成的能量值记为Di(i＝1,2…n)，所述能量值参见式(2)
Di＝∫dtIi(t)T(f(t))(i＝1,2…n) (2)
Ii(t)代表某一时刻的混沌光强值，T(f(t))代表混沌光照射时的滤光片的透过率。光电二极管记录的数值按照时间顺序依次排列。
另一部分在参考臂(不包含滤光片的臂)，快速光电二极管5记录混沌光序列。其序列顺序和慢速光电二极管记录的能量值顺序相一致。
本发明的基于压缩感知时间关联成像的滤光片检测方法采用时间关联成像测量滤光片透过率，滤光片旋转一圈测量一次滤光片圆周的透过率，经过多次测量，即滤光片旋转多次完成测量，且滤光片旋转在旋转速度较快的情况下，能在数秒内完成滤光片透过率的测量。
(3)计算：将快速光电二极管记录的混沌光序列和慢速二极管记录的能量值进行压缩感知计算，采用压缩感知计算滤光片透过率，主要是滤光片的透过率具有连续稀疏性，采用L1范数法的压缩感知算法能够实现在低采样率下计算得到精确的滤光片透过率，即将快速光电二极管记录的混沌光序列Ii(t)(i＝1,2…n)和慢速二极管记录的能量值Di(i＝1,2…n)进行压缩感知计算，结果得到的信息就是渐变式滤光片圆周的透过率。计算方法参见式(3),，
Di＝∫dtIi(t)T(f(t))(i＝1,····,n)
式中Tcs代表计算得到的滤光片的透过率，n代表采集次数，L1为压缩感知算法中的L1范数法。
将T(f(t))作为待求的数据，n个记录的混沌光序列Ii(t)(i＝1,2…n)组成新矩阵，作为测量矩阵，n个慢速光电二极管记录的能量值Di(i＝1,2…n)作为测量值，计算T(f(t))组成的数据的最小L1范数表示，就可以计算得到滤光片的透过率Tcs。
Claims (5)
1.一种基于压缩感知时间关联成像的滤光片透过率检测方法，其特征在于，具体包括如下步骤：
步骤(1)调制：混沌系统根据设置参数，对光源进行调制，生成混沌光；
步骤(2)采集：调制生成的混沌光分为两部分，一部分在包含滤光片的测试臂对旋转的渐变式滤光片进行采集，生成的能量被慢速、无时间分辨率的光电二极管记录；另一部分在不包含滤光片的参考臂，由快速光电二极管记录混沌光序列；
步骤(3)计算：将快速光电二极管记录的混沌光序列和慢速二极管记录的能量值进行压缩感知计算，得到的信息就是渐变式滤光片的透过率。
2.根据权利要求1所述的基于压缩感知时间关联成像的滤光片透过率检测方法，其特征在于：采用时间关联成像测量滤光片透过率，滤光片旋转一圈测量一次滤光片圆周的透过率，经过多次测量，即滤光片旋转多次完成测量。
3.根据权利要求1所述的方基于压缩感知时间关联成像的滤光片透过率检测方法，其特征在于：步骤(1)中，采用Logistic混沌模型，生成混沌光序列见式(1)
xn+1＝μxn(1-xn) (1)
其中xn为迭代起始值，且xn∈[0,1]；μ为系统参数，且μ∈[0,4]。
4.根据权利要求1所述的基于压缩感知时间关联成像的滤光片透过率检测方法，其特征在于：步骤(2)中，在测试臂的光源对滤光片T(f(t))进行采集，滤光片以极快的速度旋转，实现不同时间滤光片的透过率不同，符合时间关联成像中时间信号的概念，透过的光被慢速、无时间分辨率的光电二极管收集，生成的能量值记为Di(i＝1,2…n)，所述能量值参见式(2)
Di＝∫dtIi(t)T(f(t)) (i＝1,2…n) (2)
滤光片旋转一周，混沌光对滤光片圆周透过率进行采集，完成一次采样，其中f(t)表示滤光片某一区域的透过率，Ii(t)代表某一时刻的混沌光强值，T(f(t))代表混沌光照射时的滤光片的透过率。
5.根据权利要求1所述的基于压缩感知时间关联成像的滤光片透过率检测方法，其特征在于：步骤(3)中，采用压缩感知计算滤光片透过率，主要是滤光片的透过率具有连续稀疏性，采用L1范数法的压缩感知算法能够实现在低采样率下计算得到精确的滤光片透过率，即将快速光电二极管记录的混沌光序列Ii(t)(i＝1,2…n)和慢速二极管记录的能量值Di(i＝1,2…n)进行压缩感知计算，结果即为滤光片的透过率，所述计算方法参见式(3),
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式中Tcs代表计算得到的滤光片的透过率，N代表采集次数，L1为压缩感知算法中的L1范数法。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109150660A (zh) * | 2018-06-15 | 2019-01-04 | 北京理工大学 | 一种基于计算鬼成像的网络测试系统 |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102495467A (zh) * | 2011-11-11 | 2012-06-13 | 上海电机学院 | 一种利用混沌激光的时间关联特性进行成像的方法及装置 |
| CN105181654A (zh) * | 2015-07-22 | 2015-12-23 | 淮安红相光电科技有限公司 | 一种透光率检测装置 |
| WO2016027797A1 (ja) * | 2014-08-19 | 2016-02-25 | 国立大学法人徳島大学 | ゴーストイメージングを利用した物質測定装置 |
| CN105551061A (zh) * | 2015-12-09 | 2016-05-04 | 天津大学 | 高动态范围图像融合中保留无鬼影运动物体处理方法 |
| CN106124413A (zh) * | 2016-07-18 | 2016-11-16 | 天津大学 | 一种基于双像素的提高太赫兹波压缩感知成像质量的装置 |
| CN106595856A (zh) * | 2017-02-13 | 2017-04-26 | 天津大学 | 基于旋转圆盘状掩模板的太赫兹波压缩感知快速成像装置 |
| US9645377B2 (en) * | 2015-02-06 | 2017-05-09 | The Johns Hopkins University | Compressive imaging systems and methods |
| CN106841013A (zh) * | 2017-03-16 | 2017-06-13 | 中国科学院重庆绿色智能技术研究院 | 一种基于量子关联成像技术辨别微观生物体的方法 |
-
2017
- 2017-10-20 CN CN201710985160.XA patent/CN107831144B/zh active Active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102495467A (zh) * | 2011-11-11 | 2012-06-13 | 上海电机学院 | 一种利用混沌激光的时间关联特性进行成像的方法及装置 |
| WO2016027797A1 (ja) * | 2014-08-19 | 2016-02-25 | 国立大学法人徳島大学 | ゴーストイメージングを利用した物質測定装置 |
| US9645377B2 (en) * | 2015-02-06 | 2017-05-09 | The Johns Hopkins University | Compressive imaging systems and methods |
| CN105181654A (zh) * | 2015-07-22 | 2015-12-23 | 淮安红相光电科技有限公司 | 一种透光率检测装置 |
| CN105551061A (zh) * | 2015-12-09 | 2016-05-04 | 天津大学 | 高动态范围图像融合中保留无鬼影运动物体处理方法 |
| CN106124413A (zh) * | 2016-07-18 | 2016-11-16 | 天津大学 | 一种基于双像素的提高太赫兹波压缩感知成像质量的装置 |
| CN106595856A (zh) * | 2017-02-13 | 2017-04-26 | 天津大学 | 基于旋转圆盘状掩模板的太赫兹波压缩感知快速成像装置 |
| CN106841013A (zh) * | 2017-03-16 | 2017-06-13 | 中国科学院重庆绿色智能技术研究院 | 一种基于量子关联成像技术辨别微观生物体的方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| MANUEL A. QUIJADA ET AL.: "Images and Spectral Performance of WFC3 Interference Filters", 《SPIE ASTRONMICAL TELESCOPES AND INSTRUMENTS CONFERENCE》 * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109150660A (zh) * | 2018-06-15 | 2019-01-04 | 北京理工大学 | 一种基于计算鬼成像的网络测试系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN107831144B (zh) | 2020-02-21 |
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